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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请实施例提供了一种光刻掩膜生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及芯片和机器学习技术领域。所述方法包括：通过光刻掩膜生成模型，生成芯片版图对应的预测掩膜图；通过预训练完成的晶圆图案生成模型，生成预测掩膜图对应的预测晶圆图案，晶圆图案生成模型是基于神经网络构建的机器学习模型；根据预测掩膜图和预测晶圆图案，确定训练损失；根据训练损失调整光刻掩膜生成模型的参数。本申请实施例提供的技术方案，提升了光刻掩膜生成模型的训练效率。
主权项：1.一种光刻掩膜生成模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：通过光刻掩膜生成模型，生成芯片版图对应的预测掩膜图；通过预训练完成的晶圆图案生成模型，生成所述预测掩膜图对应的预测晶圆图案，所述晶圆图案生成模型是基于神经网络构建的机器学习模型；其中，所述晶圆图案生成模型采用第一数据集训练得到，所述第一数据集包括至少一个掩膜图样本以及所述掩膜图样本对应的标准晶圆图案；所述第一数据集的获取方式为：将芯片版图样本经过光学邻近效应修正OPC处理，得到所述芯片版图样本对应的掩膜图样本；通过第二光刻物理模型得到所述掩膜图样本对应的标准晶圆图案，所述第二光刻物理模型是基于光学原理的数学物理仿真模型；根据具有对应关系的所述掩膜图样本和所述标准晶圆图案，构造所述第一数据集；根据所述预测掩膜图和所述芯片版图对应的标准掩膜图之间的差异，计算模型精度评价指标，所述模型精度评价指标用于表征所述光刻掩膜生成模型的掩膜预测精度；根据所述预测晶圆图案和所述芯片版图之间的差异，计算掩膜质量评价指标，所述掩膜质量评价指标用于表征所述预测掩膜图的质量；根据所述模型精度评价指标和所述掩膜质量评价指标，确定训练损失；根据所述训练损失调整所述光刻掩膜生成模型的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 光刻掩膜生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质
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